Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmästyttävää vertailua

Ero Data Scientistin ja Data Engineerin välillä

Ennen kuin hyppäämme suoraan tietoteknikon ja Data Engineerin eroihin, tiedämme ensin, mihin nämä termit tosiasiallisesti viittaavat.

Data Scientist ja Data Engineer ovat Bigdatan kaksi kappaletta. Data Scientist suorittaa yleensä tietojen analysoinnin soveltamalla tilastoja, koneoppimista ratkaisemaan liiketoiminnan kriittiset kysymykset. Lyhyesti sanottuna, he tekevät korkeatasoisen data-analyysin, jota koneoppiminen ja tietotekniikka ohjaa ja automatisoivat. Datainsinööri puolestaan on ohjelmistosuunnittelijoita, jotka suunnittelevat, rakentavat, integroivat eri lähteistä tulevaa tietoa ja hallitsevat suurta dataa. Ja he myös valmistelevat suuren tietoinfrastruktuurin analysoitavaksi tietotekijöiden.

Head to Head -vertailutietojen tutkijan ja tietotekniikan välillä (infografia)

Alla on seitsemän parhainta vertailua Data Scientistin ja Data Engineerin välillä

Tärkeimmät erot Data Scientistin ja Data Engineerin välillä

Seuraava ero Data Scientistin ja Data Engineerin välillä ovat seuraavat

Vertailun perusteet	Data Scientist	Tietoinsinööri
vastuut	Tietoteknikot vastatakseen teollisuuden ja liiketoiminnan kysymyksiin, he suorittavat tutkimusta. He hyödyntävät myös valtavia tietomääriä ulkoisista ja sisäisistä lähteistä vastatakseen tähän liiketoimintaan. Tietotieteilijät käyttävät myös kehittyneimpiä koneoppimisanalyysiohjelmia ja tilastollisia menetelmiä tietojen valmistelemiseen käytettäväksi preskriptiivisessä ja ennustavassa mallinnuksessa. Tutki ja tutkia tietoja piilotettujen kuvioiden löytämiseksi. Automatisoi työ käyttämällä ennustavaa ja määräävää analytiikkaa. Kerro tarinoita keskeisille sidosryhmille heidän analyysinsa perusteella.	Löydä mahdollisuudet tiedon hankkimiseen. Tietoinsinöörit myös kehittävät, testaavat, rakentavat ja ylläpitävät arkkitehtuureja Varmista, että arkkitehtuuri tukee yrityksen vaatimuksia. Tiedon mallinnusta, louhintaa ja tuotantoa varten he kehittävät tietojoukoprosesseja. Tietoinsinöörit käyttävät myös laajaa kielivalikoimaa ja työkaluja (esim. Skriptikielet) järjestelmien yhdistämiseksi toisiinsa. Tiedon tehokkuuden, luotettavuuden ja laadun parantamiseksi he myös ehdottavat joitain tapoja tehdä tämä.
Työnäkymät	Tietotieteilijän rooli on ollut kysyntä hypen alusta lähtien Mutta näinä päivinä yritykset odottavat tietotekniikkaryhmiä sen sijaan, että mieluummin yksisarvisia tietotekijöitä, joilla on luovuus, viestintätaidot, uteliaisuus, älykkyys, tekninen asiantuntemus jne. Rekrytoijille on vaikea löytää henkilöä, jolla on nuo ominaisuudet, joita yritykset etsivät ja kysyntä selvästi ylittää tarjonnan. Joten voimme kertoa, että lähitulevaisuudessa Data Scientist -kupla räjähtää.	Tietovirrat on tulevaisuudessa vaihdettava ja ohjattava uudelleen. Seurauksena on kiinnostuksen keskipiste ja Data Engineerien palkkaamien työpaikkojen määrä on asteittain kasvanut vuosien varrella.
Tarve kehittää tietämystä ja asiantuntemusta	Tietotieteilijöiden on oltava asiantuntijoita kommunikoidessaan ja esittäessään tekemänsä analyysin tuloksia.	Tietoinsinöörien on oltava asiantuntemusta järjestelmän valvonnassa ja tietojen puhdistuksessa.

Data Scientist vs Data Engineer -vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Data Scientist	Tietoinsinööri
Työkalut	He käyttävät työkaluja, kuten Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	He käyttävät työkaluja, kuten Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
He työskentelevät	He työskentelevät tietoanalyysin, tilastojen, koneoppimisen, tiedon louhinnan, tutkimuksen, tilastollisen mallinnuksen, algoritmien, ohjelmoinnin kanssa	He työskentelevät tietovarastoinnin, ETL: n, tietokantojen ja yritystietojen hallintaan
Kieli (kielet	He tuntevat erittäin hyvin R-, Python-, LaTeX-kielet	Hän tuntee hyvin Java-, Unix-, JavaScript-, Linux-, SQL- jne. Kielet.
palkat	He ansaitsevat keskisuurilla markkinoilla vähintään 43 000 dollaria ja enintään 364 000 dollaria	Tietoinsinööri keskisuurilla markkinoilla he ansaitsevat vähintään 34 000 dollaria ja korkeintaan 341 000 dollaria
Palkkasi	He palkkaavat Dropboxin, Microsoftin, Walmartin jne	He palkkaavat Verizonin, Bloombergin, Play-aseman jne.
He suorittavat tehtävät	Tietojen ymmärtäminen Ominaisuuksien luominen Kuvioiden purkaminen tiedoista Tietojen mallintaminen ja visualisointi uusien oivalluksien saamiseksi Viestintä ja selitys näistä uusista havainnoista	Tietotieteilijät keräävät tietoja eri lähteistä Tietojen siivous ja tallennus parhaissa muodoissa ETL-tehtävät Tietoputkien luominen Tietojen keruu-, tallennus- ja hakuprosessien seuranta
Koulutustausta	Tietoteknikot ovat tietotekniikan taustoista ja he ovat myös opiskelleet ekonometriaa, matematiikkaa, tilastotietoja ja operatiivista tutkimusta.	Datainsinöörit ovat myös tietotekniikan taustasta ja myös tietokonetekniikasta.

Data Scientist ja Data Engineer työskentelevät yhdessä

Molemmat osaamisryhmät (ero tutkijan ja tietotekniikan välillä) ovat kriittisiä tietoryhmän toiminnan kannalta. On erittäin vaikeaa, että pystymme purkamaan yksisarven yksittäisen henkilön, jolla on tietotekniikan ja -insinöörin taitoja. Siksi meidän on rakennettava joukkue, jossa jokainen jäsen täydentää toisen jäsenen taitoja. Ja on kriittistä, että he toimivat hyvin olemalla yhdessä.

Tämän tilanteen tai dilemman välttämiseksi on tärkeää tunnistaa erilaiset toisiaan täydentävät roolit, joita he molemmat pelaavat yritysyrityksessämme. On mahdotonta liioitella paitsi sitä, kuinka tärkeätä tietotieteilijän ja tietotekniikan välinen viestintä on, vaan myös kuinka tärkeää on varmistaa, että sekä tietotekniikan että tietotekniikan roolit ja ryhmät ovat hyvin resursseja ja kuviteltuja. Tämä johtuu siitä, että tiedot on optimoitava tietotekijän käyttötapaukseen. Selkeä käsitys siitä, miten tämä toimii, on tärkeää vähentää tietokannan inhimillisiä virheitä.

Ellei valmistaudu tähän riittävästi alusta alkaen, saattamme johtaa yrityksemme ponnisteluihin. Meidän on päästävä eroon tilanteesta, jossa tietoteknikot ovat aluksella ilman, että dataputkisto olisi riittävän valmis. Tämä jättää heidät epämukavaan ja kalliaseen tilanteeseen, jossa ne joko pakotetaan kaivaamaan tarvittavaan koodattavaan Data Engineering -koodiin tai jäämään käyttämättä. Kumpikaan vaihtoehto ei ole heidän kykyjensä tai yrityksemme resurssien hyvä käyttö.

Johtopäätös - Data Scientist vs Data Engineer

Yhteenvetona voidaan todeta, että sekä Data Scientists että Data Engineers työskentelevät yhdessä datan kanssa. Ja niitä molempia tarvitaan, koska kaikkien taitojen löytäminen tietyltä yksilöltä on vaikeaa, joten tietojen tutkijoiden ja tietotekniikan on täydennettävä toisiaan toimiakseen tehokkaasti yritysyrityksen hyväksi. Koska tietotieteilijöiden huolenaihe dataputkista on vähemmän tuottavaa ja Data Engineer -yrityksen huoli yritystietoista on vähemmän tuottava. Yhdistämällä sekä Data Scientist että Data Engineer, ne toimivat ehdottomasti hyvin.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas Data Scientist vs Data Engineer -sovellukselle, niiden merkitykselle, vertailulle pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -